comment implanter une "prochaine meilleure offre" dans un monde connecté?
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Data Driven Retailing
Le cas du Next Best Offer
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Qui sommes-nous ?
Julien LEMAITRE
Conseiller en valorisation de données
Corentin CORDIER
Conseiller en Intelligence d’Affaires
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Agenda
1. Introduction : Les cinq tendances qui révolutionnent le retail
2. Le NBO : Principe et bénéfices
3. Le NBO : Implémentation et recommandations
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1. IntroductionLes cinq tendances qui révolutionnent le secteur du Retail
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1. Toujours plus de données
IDC, estime que le volume de donnés dans le secteur du Retaildouble tous les 2 ans
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2. Des investissements croissants …
En 2014, 82% des acteurs souhaitaient augmenter leur budget TI
Parmi les priorités :
Intégration multi canal BI en magasin Mobile
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… notamment en magasin
Taux de conversion jusqu’à 20 fois supérieur (vs online)
Smart Retail IOT
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3. Focus sur la profitabilité
Identifier, segmenter et conserver les clients profitables …
… versus en acquérir de nouveaux
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4. Ultra personnalisation
Changement de paradigme : de l’Outbound à l’Inbound temps réel
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5. Expérience client Multi Canal …
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… implique une unification
Magasins et eCommerce ni exclusifs, ni rivaux - complémentairesShowrooming (50% des ventes en magasins impactées)
Webrooming (80% des gens consultent internet)
Enjeu : expérience d’achat unifiéeConversion (+40%)
Valeur du panier (+22%)
Loyauté
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… la convergence des métriques
« Google Analytics » pour les vraies boutiques
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… et l’apparition du digital in store
Digital in store : utiliser les outils digitaux pour renforcer l'expérience client et améliorer le taux de conversion en magasin
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2. Next Best OfferPrincipe et bénéfices
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Recherche d’un produit
Offres personnalisées
Conseils
1. Amazon, le pionnier du NBO
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2. Principe (1/2)
Recommandations à partir de plusieurs paramètres
Profil du client
Contexte d’achat
Caractéristiquesdu produit
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2. Principe (2/2)
Diminution du ”churn”
Proposition de produits ou services en rabais
Augmentation du taux de réponse de la circulaire
Augmentation de la part du portefeuille
(”share-of-wallet”)
Augmentation des ventes en magasin
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3. Bénéfices
Offres ciblées
Découverte de produits
Apprécie les recommandations et l’expérience unifiée
Augmentation des ventes
Baisses des coûts de marketing direct
Longue traîne (long-tail)
Fidélité client accrue/baisse du churn
Meilleure connaissance de son business
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4. Affinité entre départements
Affinité faible
entre
départements
Affinité forte entre
départements
Livres et médias Animaux
Santé
Bagages et sacs
Fournituresde bureau
Sports et jeux Jeunesse
Bijoux/Montres
Jardin
Vêtements
Chambre et bain
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5. Opérationnalisation en magasin
Cas 1. Produits utilitaires, faible friction :
› Beaucoup de références
› Prix faible / Fort volume
› Faible service à la clientèle
Cas 2. Haut de gamme, conseil client :
› Marge élevée
› Focus sur la fidélité et l’attachement à la marque
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3. Next Best OfferImplémentation et recommandations
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1. Enjeux
Comment je peux vendre plus de produits
à mes clients ?
Je propose le produit “C" à mes clients car il répond
à leur besoin
Je dois proposer le produit "B" à mes clients car il est très profitable
Je dois proposer le produit “A" à mes clients
car il me permet d'atteindre mon objectif
annuel
Je dois proposer le produit “E" à mes clients
car c'est le produit du mois
Je dois proposer le produit “D" à mes clients car il
correspond le mieux à leur historique d'achat et leurs critères démographiques
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2. Implémentation
1. Définir l’objectif
2. Collecter les données
3. Analyser et implémenter
4. Mesurer et améliorer
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2.1. Définir l’objectif
Que souhaitez vous réaliser ?
Augmenter les ventes ? (Valeur du panier)
Accroitre la fidélité ?
Augmenter la part du portefeuille ? (Share-of-wallet)
Acquérir de nouveaux clients ?
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2.2. Collecter les données
CLIENT
Données socio démo …
PRODUIT
Catégories, attributs …
CONTEXTE
Date, lieu, météo, seul/à
deux …
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2.3. Analyser et implémenter
Entrepôt de données
Moteur de recommandations
Moteur de règles et de diffusion
Règle à retenir ?(Alignement stratégique)
Client (Canal, timing …)
2 approches• Collaborative filtering (CF)• Content based-filtering (CBF)
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2.4. Mesurer et améliorer
Expérimentez : le NBO n’est pas une science exacte
Mesurez la performance en continu
Etablissez et réutilisez des recettes gagnantes
Ce qui marche pour une compagnie ne marchera peut-être pas pour une autre
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3. Recommandations
Définissez un premier objectif
simple
Dotez vous des bons outils
Exploitezvotre potentiel informationnel
Itérer
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Questions ?